Die Umformung von Metallen ist ein entscheidender Fertigungsprozess, der die Verformung metallischer Materialien zur Erreichung gewünschter Formen und Strukturen umfasst. Diese Materialien gelten später als die grundlegenden Bausteine in wichtigen Industriezweigen wie der Automobil-, Luft- und Raumfahrt- sowie der Maschinenbauindustrie, was die Bedeutung des Umformprozesses noch deutlicher macht. Nicht nur das, sondern auch das Material kann mit Hilfe dieser Prozesse stärker und nützlicher gemacht werden. Aufgrund der Komplexität der Anwendung können diese Prozesse jedoch auch gleichzeitig sehr anspruchsvoll sein, insbesondere mit herkömmlichen Trial-and-Error Ansätzen.
Simulation spielt eine entscheidende Rolle im Bereich der Metallumformung aufgrund ihrer Fähigkeit, das komplexe Verhalten von Metallen unter verschiedenen Umformprozessen zu modellieren und vorherzusagen. Durch den Einsatz von Simulationstools können Hersteller die Prozesse vor dem Beginn der physischen Produktion virtualisieren. Dies reduziert nicht nur die Notwendigkeit für teure und zeitaufwändige Prototypen, sondern hilft auch, den Materialeinsatz zu minimieren. Gleichzeitig hilft die Simulation, optimale Bedingungen zu identifizieren, Designs zu verfeinern und potenzielle Defekte zu erkennen, was die Gesamtzuverlässigkeit der Metallumformprozesse verbessert.
Dennoch können Simulationen mit zunehmendem Grad an Komplexität in Bezug auf Zeit und Aufwand eingeschränkt sein, insbesondere wenn sie delikate Interaktionen zwischen Material, Werkzeugen und der Fertigungsumgebung umfassen und zu einem Gesamtsystem mit vielen Körpern und Multiphysik führen. Die Kopplung von Simulation und KI kann dieses Problem lösen. KI-gesteuerte Simulationen können schnell umfangreiche Datensätze und komplexe Variablen analysieren, um die Optimierung von Metallumformprozessen zu beschleunigen. Dies beschleunigt den gesamten Prozess, indem die Zeit für Trial-amd-Error Ansätze reduziert wird.
In Anbetracht des umfangreichen Bereichs der Simulation und ihrer Kopplung mit fortschrittlichen Algorithmen für komplexe Fertigungsprozesse wie die Umformung besteht die Möglichkeit, verschiedene Forschungsthemen in Form von Studienarbeiten zu entwerfen und zu planen. Der Umfang und die Dauer der Arbeit hängen von der Natur jeder Studienarbeit ab. Ein Studienarbeit im Bereich der Metallumformung kann in Verbindung mit folgenden erweiterten Bereichen durchgeführt werden:
Gekoppelte Multiphysik-Simulationen: Untersuchung der Integration mehrerer Physiksimulationen, wie thermischer und mechanischer Aspekte, um ein umfassenderes Verständnis des Metallumformprozesses zu ermöglichen.
High Perfomance Computing: Untersuchung der Anwendung von High Performance Computing (HPC) und paralleler Verarbeitung zur Beschleunigung von Metallumformsimulationen, um größere und detailliertere Modelle zu ermöglichen.
Data Driven Ansätze: Untersuchung der Integration Data Driven Ansätze, wie maschinelles Lernen, in Metallumformsimulationen zur Verbesserung der Vorhersagegenauigkeit und Ermöglichung selbstlernender Modelle.
Optimierung: Fokus auf der Entwicklung und Anwendung von Optimierungsalgorithmen zur Verbesserung von Metallumformprozessen unter Berücksichtigung von Faktoren wie Energieeffizienz, Reduzierung der Zykluszeit und Materialausnutzung.
Digitaler Zwilling: Erkundung des Konzepts eines digitalen Zwillings für Metallumformprozesse, der Echtzeitdaten mit Simulationsmodellen integriert, um eine virtuelle Repräsentation für Überwachung, Analyse und Optimierung zu schaffen.
Fachrichtung: Maschinenbau, CSE oder vergleichbar
